फील्ड्स मेडल विजेता टेरेंस ताओ ने नाम लेकर ओपनएआई की आलोचना की

सार:

ओपनएआई और गणित समुदाय के बीच तनाव फिर से बढ़ गया है। फील्ड्स मेडल विजेता टेरेंस ताओ ने हाल ही में एसोसिएशन फॉर ह्यूमन मैथमेटिक्स (एएचएम) द्वारा जारी एक बयान को अपने निजी ब्लॉग पर दोबारा पोस्ट किया, जिसमें गणित समुदाय में अनुसंधान मानदंडों की अनदेखी के लिए ओपनएआई की आलोचना की गई और गणितज्ञों से इसके साथ सहयोग करना बंद करने का आह्वान किया गया। यह विवाद OpenAI द्वारा प्रकाशित गणितीय शोध पांडुलिपियों के एक बैच से उत्पन्न हुआ है। इसके आंतरिक मॉडल ने लगभग 4,000 गणितीय समस्याओं को हल करने का प्रयास किया, और अंततः परिणामों के 372 सेटों से युक्त शोध सामग्री संकलित की, और कुछ लीन औपचारिक प्रमाण कोड का खुलासा किया।

हालाँकि, परिणामों के पैमाने को अकादमिक समुदाय द्वारा सर्वसम्मति से मान्यता नहीं दी गई है। गणितज्ञों को केवल इस बात की परवाह नहीं है कि क्या प्रमाण सही है, बल्कि यह भी है कि क्या व्युत्पत्ति को समझा जा सकता है, क्या पिछले काम को पूरी तरह से उद्धृत किया गया है, और क्या नए तरीकों को सहकर्मी चर्चा के माध्यम से मौजूदा ज्ञान प्रणाली में एकीकृत किया जा सकता है।

औपचारिक सत्यापन तार्किक व्युत्पत्ति की जांच कर सकता है, लेकिन यह स्वचालित रूप से प्रस्ताव के अर्थ, शोध योगदान और शैक्षणिक पृष्ठभूमि की मैन्युअल समीक्षा को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है। बयान में कहा गया, "एक समय में 700 से अधिक दस्तावेजों का जारी होना अकादमिक शोध नहीं, बल्कि शक्ति को दर्शाता है।"

डाना मोशकोविट्ज़, एक सैद्धांतिक कंप्यूटर वैज्ञानिक, जो लंबे समय से अद्वितीय गेम अनुमान में गहराई से शामिल रहे हैं, ने तुरंत ओपनएआई द्वारा जारी प्रासंगिक कागजात का अध्ययन किया और कहा कि पेपर समझ से बाहर संरचनाओं, अस्पष्ट तर्क चरणों और भ्रमित करने वाले साहित्य संदर्भों से भरे हुए थे। ऑस्टिन में टेक्सास विश्वविद्यालय के सैद्धांतिक कंप्यूटर वैज्ञानिक स्कॉट आरोनसन ने ओपनएआई के लॉन्च दिवस को "गणित का सर्वनाश" बताया।

कुछ नेटिज़न्स का मानना ​​है कि टेरेंस ताओ के विचार बहुत अतिवादी हैं और उन्हें उस तकनीक के विकास को अवरुद्ध नहीं करना चाहिए जिससे सभी को लाभ हो सके। नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी की गणितज्ञ ब्रायना क्रा का मानना ​​है कि एआई से शोधकर्ताओं को उन समस्याओं का पता लगाने में मदद मिलने की उम्मीद है जिन्हें अतीत में हल करना मुश्किल था, लेकिन कंपनियों को अपने परिणाम इस तरह से प्रकाशित करना चाहिए जो अकादमिक मानकों के अनुरूप हो ताकि सहकर्मी जांच कर सकें, समझ सकें और शोध जारी रख सकें।

दोनों पक्षों के बीच संघर्ष का मूल एआई द्वारा परिणाम उत्पन्न करने की गति और मानवीय समझ के बीच का अंतर है। पारंपरिक गणितीय अनुसंधान के लिए कागजात, सेमिनार और सहकर्मी आदान-प्रदान के माध्यम से प्रमाणों की क्रमिक व्याख्या और तरीकों में सुधार की आवश्यकता होती है; जब व्यावसायिक प्रयोगशालाएँ एक समय में सैकड़ों जटिल पांडुलिपियाँ प्रकाशित करती हैं, तो बाद के सत्यापन, संशोधन और ज्ञान एकीकरण की लागत अकादमिक समुदाय को हस्तांतरित की जा सकती है। इसलिए अनुसंधान एजेंडा, प्रकाशन ताल और मॉडल संसाधन मुट्ठी भर प्रौद्योगिकी कंपनियों से तेजी से प्रभावित हो रहे हैं।

यह विवाद अचानक नहीं खड़ा हुआ. टेरेंस ताओ ने पहले 24 अन्य फील्ड्स मेडल विजेताओं के साथ एक बयान पर हस्ताक्षर किए हैं, जिसमें एआई कंपनियों को चेतावनी दी गई है कि मॉडल क्षमताओं के लिए बेंचमार्क के रूप में गणितीय समस्याओं का उपयोग गणितीय अनुसंधान में समझ और अंतर्दृष्टि को आगे बढ़ाने के मूल इरादे से तकनीकी प्रतिस्पर्धा को भटका सकता है।

29 सितंबर को, गणित और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर सलाहकार समूह (एजीएमएआई) ने सिफारिशें जारी कीं, जिसमें कठिन गणितीय समस्याओं का परीक्षण करने के लिए बाहरी दुनिया के लिए दुर्गम आंतरिक मॉडल का उपयोग करने वाली अत्याधुनिक एआई प्रयोगशालाओं का स्पष्ट रूप से विरोध किया गया।

ओपनएआई ने कहा कि यह रिलीज एजीएमएआई की सिफारिशों पर आधारित थी; एएचएम का मानना ​​था कि कंपनी ने सिफारिशों के मूल आधार को नजरअंदाज कर दिया और इसलिए गणितज्ञों से ओपनएआई के साथ सहयोग बंद करने का आह्वान किया। इसके अलावा, एजीएमएआई को मॉडलों को बढ़ावा देने के लिए विपणन उपकरण के रूप में गणितीय परिणामों को जारी करने के लिए प्रयोगशालाओं की भी आवश्यकता नहीं है। संबंधित रिलीज़ों में मॉडल नाम, त्वरित शब्द, कंप्यूटिंग शक्ति लागत और विफलता रिकॉर्ड जैसी जानकारी का खुलासा होना चाहिए।

जैसा कि एआई अपनी वैज्ञानिक अनुसंधान आउटपुट क्षमताओं में सुधार करना जारी रखता है, गणित समुदाय को अब इस सवाल का सामना नहीं करना पड़ रहा है कि क्या मशीनें प्रमेय साबित कर सकती हैं, बल्कि यह भी है कि अनुसंधान की दिशा कौन तय करता है, सत्यापन की लागत कौन वहन करता है, और यह कैसे सुनिश्चित किया जाए कि तकनीकी प्रगति अभी भी ज्ञान के संचय का कार्य करती है।